General statistical overviews of FILTER data

Temporal overview

p_year %>% 
  inner_join(poems,by=c("p_id")) %>%
  count(collection,year) %>%
  mutate(measure="yearly count") %>%
  union_all(
    p_year %>% # 10 year rolling mean
    distinct(year) %>% 
    left_join(p_year %>% distinct(year),sql_on="RHS.year BETWEEN LHS.year-5 AND LHS.year+5") %>%
    inner_join(p_year,by=c("year.y"="year")) %>%
    inner_join(poems,by=c("p_id")) %>%
    group_by(collection=collection,year=year.x) %>%
    summarize(n=n()/10,.groups="drop") %>%
    mutate(measure="10 year rolling mean")
  ) %>%
  filter(year>0,year<9999,collection!="literary") %>%
  ggplot(aes(x=year,y=n,color=measure)) +
  geom_point(data=~.x %>% filter(measure=="yearly count")) +
  geom_line(data=~.x %>% filter(measure=="10 year rolling mean")) +
  theme_hsci_discrete(base_family="Arial") + 
  theme(legend.justification=c(0,1), legend.position=c(0.02, 0.98), legend.background = element_blank(), legend.key=element_blank()) + 
  labs(color=NULL) +
  scale_y_continuous(breaks=seq(0,20000,by=2000),labels=scales::comma_format()) +
  ylab("Poems") +
  scale_x_continuous(breaks=seq(1000,2000,by=50)) +
  xlab("Year") +
  facet_wrap(~collection, ncol=1) +
  ggtitle("Number of poems by year and collection")

p_year %>% 
  filter(year %in% c(0,9999)) %>% 
  left_join(poems) %>% 
  count(collection,year) %>%
  ungroup() %>%
  gt() %>%
  tab_header(title="Abnormal years") %>%
  fmt_integer(n)

Abnormal years
collection	year	n
skvr	9999	469
erab	0	5,443

Overview of collectors

poems %>% 
  distinct(collection) %>%
  pull() %>%
  map(~p_col %>% 
    inner_join(poems %>% filter(collection==.x),by=c("p_id")) %>%
    count(col_id) %>%
    left_join(collectors,by=c("col_id")) %>%
    select(col_id,name,n) %>%
    collect() %>%
    mutate(col_id=fct_reorder(str_c(col_id,"|",name),n)) %>%
    mutate(col_id=fct_lump_n(col_id,n=100,w=n)) %>%
    mutate(col_id=fct_relevel(col_id,"Other")) %>%
    group_by(col_id) %>%
    tally(wt=n) %>% {
      ggplot(.,aes(x=col_id,y=n)) +
      geom_col() +
      geom_text(aes(label=p(n)),hjust='left',nudge_y = 100) +
      theme_hsci_discrete(base_family="Arial") +
      coord_flip() +
      labs(title=str_c("Collectors in ",.x))
    }
  )

Warning: 1 unknown level in `f`: Other

[[1]]

[[2]]

[[3]]

[[4]]

p_col %>% 
  anti_join(collectors) %>%
  count(col_id) %>%
  gt() %>%
  tab_header(title="Collectors without a name") %>%
  fmt_integer(n)

Collectors without a name
col_id	n
6873	106

Geographical overview

d <- p_loc %>% 
  count(loc_id) %>% 
  inner_join(locations) %>%
  select(name,n) %>%
  collect()

poems_without_location <- poems %>% 
  anti_join(p_loc) %>% 
  count() %>% 
  pull()

unprojected_locations <- d %>%
  anti_join(polygons) %>%
  add_row(name=NA,n=poems_without_location)

polygons %>%
  left_join(d) %>%
  tm_shape() +
  tm_polygons(col='n', id='name', style='fisher', palette='plasma') +
  tm_layout(title=str_c("Geographical overview. Missing ",unprojected_locations %>% tally(wt=n) %>% pull() %>% p," poems."))

tm_tiles#FFFFFF00blankEsri.WorldGrayCanvasOpenStreetMapEsri.WorldTopoMapbasennametm_fill#666666solid#0D0887#0D0887#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#0D0887#7E03A8#7E03A8#BFBFBF#0D0887#7E03A8#7E03A8#F89441#F89441#CC4678#CC4678#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#7E03A8#0D0887#BFBFBF#0D0887#0D0887#7E03A8#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#F89441#0D0887#7E03A8#7E03A8#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#CC4678#7E03A8#0D0887#0D0887#7E03A8#0D0887#F89441#0D0887#7E03A8#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#CC4678#0D0887#0D0887#0D0887#CC4678#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#BFBFBF#7E03A8#F89441#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#0D0887#7E03A8#7E03A8#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#7E03A8#0D0887#7E03A8#CC4678#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#7E03A8#0D0887#0D0887#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#7E03A8#0D0887#0D0887#7E03A8#7E03A8#0D0887#7E03A8#0D0887#7E03A8#BFBFBF#7E03A8#0D0887#0D0887#7E03A8#7E03A8#7E03A8#CC4678#7E03A8#CC4678#7E03A8#7E03A8#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#0D0887#7E03A8#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#7E03A8#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#7E03A8#0D0887#0D0887#CC4678#7E03A8#0D0887#7E03A8#0D0887#F89441#7E03A8#F89441#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#7E03A8#BFBFBF#CC4678#CC4678#7E03A8#0D0887#BFBFBF#CC4678#7E03A8#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#7E03A8#CC4678#BFBFBF#7E03A8#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#7E03A8#7E03A8#CC4678#0D0887#BFBFBF#0D0887#7E03A8#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#0D0887#F89441#BFBFBF#7E03A8#7E03A8#7E03A8#0D0887#0D0887#0D0887#7E03A8#0D0887#0D0887#7E03A8#0D0887#7E03A8#7E03A8#0D0887#0D0887#0D0887#7E03A8#0D0887#CC4678#BFBFBF#0D0887#0D0887#F0F921#7E03A8#0D0887#0D0887#0D0887#7E03A8#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#7E03A8#0D0887#BFBFBF#CC4678#CC4678#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#7E03A8#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#7E03A8#0D0887#0D0887#0D0887#7E03A8#F0F921#0D0887#0D0887#CC4678#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#7E03A8#BFBFBF#0D0887#7E03A8#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#7E03A8#BFBFBF#BFBFBF#7E03A8#0D0887#BFBFBF#0D0887#7E03A8#0D0887#7E03A8#0D0887#BFBFBF#7E03A8#0D0887#7E03A8#7E03A8#BFBFBF#0D0887#0D0887#CC4678#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#0D0887#0D0887#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#F89441#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#CC4678#BFBFBF#7E03A8#7E03A8#BFBFBF#0D0887#CC4678#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#CC4678#0D0887#7E03A8#BFBFBF#0D0887#7E03A8#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#7E03A8#0D0887#0D0887#0D0887#CC4678#0D0887#0D0887#7E03A8#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#7E03A8#CC4678#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#7E03A8#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#7E03A8#0D0887#0D0887#CC4678#0D0887#0D0887#0D0887#CC4678#7E03A8#7E03A8#0D0887#BFBFBF#CC4678#0D0887#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#7E03A8#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#0D0887#0D0887#7E03A8#BFBFBF#7E03A8#BFBFBF#7E03A8#0D0887#7E03A8#0D0887#0D0887#CC4678#0D0887#7E03A8#0D0887#CC4678#BFBFBF#CC4678#CC4678#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#7E03A8#0D0887#0D0887#0D0887#7E03A8#7E03A8#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#7E03A8#BFBFBF#7E03A8#F89441#0D0887#0D0887#BFBFBF#0D0887#7E03A8#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#7E03A8#0D0887#7E03A8#0D0887#7E03A8#BFBFBF#0D0887#7E03A8#0D0887#7E03A8#7E03A8#7E03A8#7E03A8#CC4678#CC4678#0D0887#7E03A8#0D0887#0D0887#BFBFBF#F89441#0D0887#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#7E03A8#BFBFBF#0D0887#0D0887#7E03A8#7E03A8#0D0887#0D0887#7E03A8#0D0887#CC4678#CC4678#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#7E03A8#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#CC4678#F89441#7E03A8#0D0887#0D0887#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#F89441#7E03A8#0D0887#CC4678#0D0887#CC4678#CC4678#0D0887#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#7E03A8#0D0887#BFBFBF#0D0887#0D0887#7E03A8#0D0887#7E03A8#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#CC4678#7E03A8#0D0887#0D0887#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#CC4678#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#7E03A8#BFBFBF#0D0887#0D0887#F89441#7E03A8#0D0887#7E03A8#7E03A8#BFBFBF#7E03A8#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#F0F921#BFBFBF#F0F921#7E03A8#0D0887#0D0887#CC4678#CC4678#CC4678#0D0887#7E03A8#0D0887#7E03A8#0D0887#CC4678#0D0887#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#7E03A8#0D0887#0D0887#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#7E03A8#7E03A8#0D0887#0D0887#CC4678#7E03A8#CC4678#CC4678#0D0887#7E03A8#7E03A8#CC4678#F89441#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#CC4678#CC4678#0D0887#7E03A8#0D0887#0D0887#7E03A8#0D0887#BFBFBF#0D0887#7E03A8#0D0887#7E03A8#CC4678#0D0887#0D0887#CC4678#CC4678#0D0887#0D0887#0D0887#CC4678#0D0887#F89441#BFBFBF#0D0887#0D0887#7E03A8#0D0887#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#CC4678#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#CC4678#7E03A8#7E03A8#0D0887#BFBFBF#0D0887#7E03A8#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#7E03A8#7E03A8#0D0887#7E03A8#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#CC4678#0D0887#7E03A8#0D0887#0D0887#7E03A8#F89441#7E03A8#0D0887#7E03A8#0D0887#0D0887#0D0887#7E03A8#0D0887#0D0887#BFBFBF#CC4678#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#F89441#F0F921#CC4678#BFBFBF#0D0887#7E03A8#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#F0F921#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#7E03A8#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#F89441#0D0887#0D0887#CC4678#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#7E03A8#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#7E03A8#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#CC4678#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#F89441#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#7E03A8#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#7E03A8#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#7E03A8#0D0887#BFBFBF#0D0887#CC4678#7E03A8#7E03A8#F0F921#F89441#7E03A8#0D0887#BFBFBF#F894411 to 312312 to 847847 to 1,7321,732 to 3,0753,075 to 3,985Missing#0D0887#7E03A8#CC4678#F89441#F0F921#BFBFBF#666666nnnametoLessthanormoremetricpngGeographical overview. Missing 37,345 poems.#FFFFFFYlOrBrRdYlGnSet3black#000000plain#000000#FFFFFFrightverticalleftbottom#000000plain#000000plaintoLessthanormorelefttop#000000plain#000000plain#CCCCCC#000000plainleftbottomrightbottomleftbottomEsri.WorldGrayCanvasOpenStreetMapEsri.WorldTopoMaptoprightlefttopgrey85grey40grey60blackblackblackgrey75grey95Missingdummy.kmnonekmkm

Poem locations not mapped

unprojected_locations %>%
  arrange(desc(n)) %>%
  gt() %>%
  tab_header("Poem locations not mapped") %>%
  fmt_integer(n)

Poem locations not mapped
name	n
Narvusi	4,982
NA	4,326
Uusikirkko Vpl	1,934
välismaa	1,822
Vuole	1,679
Pyhäjärvi Vpl	1,000
Tartu	973
Viena	871
Peräpohjola	842
Pohjois-Pohjanmaa	809
Itä- ja Pohjois-Inkeri	799
Etelä-Karjala	770
Tallinn	685
Viljandi l.	602
Pärnu l.	598
Hämeenlinna	565
Keski-Inkeri	532
Viljandimaa	480
Tulomajärvi	468
Uusikaupunki	457
Võrumaa	452
Kiimaisjärvi	448
Viron Inkeri	433
Länsi-Inkeri	426
Narva l.	422
Sortavala mlk	419
Etelä-Savo	412
Tveri	404
Länsipohja	402
Viipuri mlk	400
Keminmaa	375
Pieksämäki	346
Läänemaa	329
Pyhäjärvi Ol	324
Rakvere l.	304
Savonlinna	254
Pyhäjärvi Ul	245
Pohjois-Karjala	240
Säräisniemi	233
Salo	209
Pohjois-Savo	208
Saaremaa	205
Lahti	189
Etelä-Pohjanmaa	181
Uusikirkko Tl	177
Tornio	172
Mikkeli mlk	161
Valga	150
Koski Hl	142
Porvoo mlk	134
Kainuu	119
Heinola mlk	117
Kuusankoski	115
Mänttä	113
Laatokan Karjala (Raja-Karjala)	107
Salo	107
Riihimäki	104
Helsingin pit	103
Pärnumaa	102
Tuutari=Tuuteri	100
Kotka	96
Satakunta	95
Alajärvi	91
Ruija	91
Paide l.	88
Lapväärtti-Lappfjärd	87
Haapsalu	86
Kuopio mlk	77
Toijala	70
Jyväskylä mlk	69
Häme	67
Lappeenranta	63
Varkaus	62
Kajaani mlk	60
Võru l.	60
Valgamaa	58
Karjala Tl	51
Pohjois-Pirkkala	47
Kovero	47
Uusimaa	46
Sõrve	40
Järvamaa	39
Virumaa	36
Novgorodin alue	34
Tartumaa	29
Varsinais-Suomi	26
Hiiumaa	23
Vaasa	22
Revonlahti-Revolax	22
Storfjord	20
Parainen	18
Lappi Tl	17
Vaala	17
Harjumaa	17
Karkkila	16
Kouvola	16
Lieksa	16
Rovaniemi mlk	16
Prunkkala	15
Kimito	15
Kerava	15
Valkeakoski	15
Kuusisto	13
Uusikaupunki mlk	13
Iisalmi mlk	13
Kokkola-Gamlakarleby	13
Muoslompolo	13
Hongonjoki	12
Mustasaari-Korsholm	12
Kemiö	11
Pieksämäki mlk	11
Pielisensuu	11
Alakiiminki	11
Särkisalo	10
Hamina	10
Kristiinankaupunki-Kristinestad	10
Siipyy-Sideby	10
Nauvo	9
Taipale (Enontaipale)	9
Junosuando	9
Karesuando	9
Kenjärvi	9
Jämsänkoski	8
Kuhmoniemi	8
Kuolajärvi	8
Äänislinna	8
Sulva-Solf-Solv	7
Muurmanni	7
Siuntio	6
Suolahti	6
Taipale	6
Uzmana	6
Suma	6
Vammala	5
Rauma mlk	5
Kistrand	5
Moseija	5
Kirkkonummi	4
Imatra	4
Uusikaarlepyy-Nykarleby	4
Yliveteli	4
Lauritsala	3
Ruukki	3
Koutokeino	3
Riipuskala	3
Kuressaare l.	3
Järvenpää	2
Pietarsaari-Jakobstad	2
Jepua-Jeppo	2
Kouta	2
Tiudia	2
Jaama	2
Ikaalinen mlk	1
Anjalankoski	1
Myllykoski	1
Loviisa	1
Sipoo	1
Keski-Suomi	1
Nurmes mlk	1
Petolahti-Petalax	1
Raippaluoto-Replot	1
Oulu mlk	1
Nordkapp	1
Maasöy	1
Muodoslompolo	1
Pietari=Leningrad	1
Siestarjoki	1
Ahvenanmaa	1

Geographical overview by collection

d <- p_loc %>% 
  left_join(poems) %>%
  count(collection,loc_id) %>% 
  ungroup() %>%
  inner_join(locations) %>%
  select(collection,name,n) %>%
  collect()

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  anti_join(p_loc) %>% 
  count(collection) %>% 
  collect() %>%
  mutate(name=NA_character_)

unprojected_locations <- d %>%
  anti_join(polygons) %>%
  union_all(poems_without_location)

poems %>% 
  distinct(collection) %>%
  pull() %>%
  map(~
    tm_shape(
      polygons %>%
        left_join(
          p_loc %>% 
            inner_join(poems %>% filter(collection==.x),by=c("p_id")) %>%
            count(loc_id) %>% 
            inner_join(locations) %>%
            select(name,n) %>%
            collect()
        )
    ) +
    tm_polygons(col='n', id='name', style='fisher', palette='plasma') +
    tm_layout(title=str_c("Geography of ",.x,". Missing ",unprojected_locations %>% filter(collection==.x) %>% tally(wt=n) %>% pull() %>% p," poems."))
  )

[[1]]

[[2]]

[[3]]

[[4]]

Poem locations not mapped by collection

poems %>% 
  distinct(collection) %>%
  pull() %>%
  map(~
    unprojected_locations %>%
      filter(collection==.x) %>%
      arrange(desc(n)) %>%
      select(-collection) %>%
      gt() %>%
      tab_header(str_c("Poem locations not mapped in ",.x)) %>%
      fmt_integer(n)
  )

[[1]]

Poem locations not mapped in skvr
name	n
Narvusi	3,202
Vuole	1,524
Uusikirkko Vpl	1,131
Pyhäjärvi Vpl	785
Etelä-Karjala	658
Pohjois-Pohjanmaa	557
Länsipohja	396
Kiimaisjärvi	363
Etelä-Savo	350
Tveri	294
Viipuri mlk	277
Salo	198
Pieksämäki	183
Pyhäjärvi Ol	160
Koski Hl	134
Pohjois-Karjala	129
Uusikirkko Tl	116
Tulomajärvi	115
Tornio	113
Porvoo mlk	112
Pyhäjärvi Ul	102
Pohjois-Savo	98
Viena	98
Satakunta	83
Säräisniemi	74
Uusikaupunki	71
Heinola mlk	62
Häme	61
Ruija	60
Jyväskylä mlk	52
Keski-Inkeri	49
Hämeenlinna	48
Kovero	47
Tuutari=Tuuteri	45
Laatokan Karjala (Raja-Karjala)	44
Itä- ja Pohjois-Inkeri	42
Kainuu	38
Kuopio mlk	35
Peräpohjola	33
Varkaus	30
Kajaani mlk	30
Etelä-Pohjanmaa	27
Keminmaa	26
Varsinais-Suomi	24
Mänttä	22
Novgorodin alue	22
Kotka	20
Mikkeli mlk	17
Karjala Tl	16
Alajärvi	16
Kimito	15
Prunkkala	14
Savonlinna	14
Sortavala mlk	13
Revonlahti-Revolax	12
Alakiiminki	11
Taipale (Enontaipale)	9
Helsingin pit	7
Sulva-Solf-Solv	7
Siuntio	6
Mustasaari-Korsholm	6
Siipyy-Sideby	6
Uzmana	6
Suma	6
Lapväärtti-Lappfjärd	5
Vaasa	5
Lappeenranta	4
Kenjärvi	4
Vammala	3
Kirkkonummi	3
Kokkola-Gamlakarleby	3
Kuolajärvi	3
Uusimaa	2
Iisalmi mlk	2
Pietarsaari-Jakobstad	2
Jepua-Jeppo	2
Kouta	2
Länsi-Inkeri	2
Uusikaupunki mlk	1
Anjalankoski	1
Keski-Suomi	1
Lieksa	1
Raippaluoto-Replot	1
Kuhmoniemi	1

[[2]]

Poem locations not mapped in erab
name	n
NA	2,008
välismaa	1,822
Tartu	973
Tallinn	685
Viljandi l.	602
Pärnu l.	598
Viljandimaa	480
Võrumaa	452
Narva l.	422
Läänemaa	329
Rakvere l.	304
Saaremaa	205
Valga	150
Pärnumaa	102
Paide l.	88
Haapsalu	86
Võru l.	60
Valgamaa	58
Sõrve	40
Järvamaa	39
Virumaa	36
Tartumaa	29
Hiiumaa	23
Harjumaa	17
Kuressaare l.	3

[[3]]

Poem locations not mapped in jr
name	n
Narvusi	1,780
NA	1,591
Peräpohjola	809
Uusikirkko Vpl	803
Viena	773
Itä- ja Pohjois-Inkeri	757
Hämeenlinna	517
Keski-Inkeri	483
Viron Inkeri	433
Länsi-Inkeri	424
Sortavala mlk	406
Uusikaupunki	386
Tulomajärvi	353
Keminmaa	349
Pohjois-Pohjanmaa	252
Savonlinna	240
Pyhäjärvi Vpl	215
Lahti	189
Pyhäjärvi Ol	164
Pieksämäki	163
Säräisniemi	159
Vuole	155
Etelä-Pohjanmaa	154
Mikkeli mlk	144
Pyhäjärvi Ul	143
Viipuri mlk	123
Kuusankoski	115
Etelä-Karjala	112
Pohjois-Karjala	111
Pohjois-Savo	110
Tveri	110
Salo	107
Riihimäki	104
Helsingin pit	96
Mänttä	91
Kiimaisjärvi	85
Lapväärtti-Lappfjärd	82
Kainuu	81
Kotka	76
Alajärvi	75
Toijala	70
Laatokan Karjala (Raja-Karjala)	63
Etelä-Savo	62
Uusikirkko Tl	61
Lappeenranta	59
Tornio	59
Heinola mlk	55
Tuutari=Tuuteri	55
Pohjois-Pirkkala	47
Uusimaa	44
Kuopio mlk	42
Karjala Tl	35
Varkaus	32
Ruija	31
Kajaani mlk	30
Porvoo mlk	22
Storfjord	20
Parainen	18
Lappi Tl	17
Jyväskylä mlk	17
Vaasa	17
Vaala	17
Karkkila	16
Kouvola	16
Rovaniemi mlk	16
Kerava	15
Valkeakoski	15
Lieksa	15
Kuusisto	13
Muoslompolo	13
Uusikaupunki mlk	12
Hongonjoki	12
Satakunta	12
Novgorodin alue	12
Kemiö	11
Salo	11
Pieksämäki mlk	11
Iisalmi mlk	11
Pielisensuu	11
Särkisalo	10
Hamina	10
Kokkola-Gamlakarleby	10
Kristiinankaupunki-Kristinestad	10
Revonlahti-Revolax	10
Nauvo	9
Junosuando	9
Karesuando	9
Jämsänkoski	8
Koski Hl	8
Äänislinna	8
Kuhmoniemi	7
Muurmanni	7
Häme	6
Suolahti	6
Taipale	6
Mustasaari-Korsholm	6
Länsipohja	6
Rauma mlk	5
Kuolajärvi	5
Kistrand	5
Moseija	5
Kenjärvi	5
Imatra	4
Uusikaarlepyy-Nykarleby	4
Siipyy-Sideby	4
Yliveteli	4
Lauritsala	3
Ruukki	3
Koutokeino	3
Riipuskala	3
Varsinais-Suomi	2
Vammala	2
Järvenpää	2
Tiudia	2
Jaama	2
Prunkkala	1
Ikaalinen mlk	1
Myllykoski	1
Kirkkonummi	1
Loviisa	1
Sipoo	1
Nurmes mlk	1
Petolahti-Petalax	1
Oulu mlk	1
Nordkapp	1
Maasöy	1
Muodoslompolo	1
Pietari=Leningrad	1
Siestarjoki	1
Ahvenanmaa	1

[[4]]

Poem locations not mapped in literary
name	n
NA	727

Poem locations not mapped in skvrnPoem locations not mapped in erabnPoem locations not mapped in jrnPoem locations not mapped in literaryn

Spatiotemporal overview

d <- poems %>%
  left_join(p_year %>% mutate(year=if_else(year %in% c(0L,9999L),NA,year))) %>% 
  collect() %>%
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  mutate(years=str_c(min(year),"-",max(year))) %>%
  ungroup() %>%
  left_join(p_loc %>% collect()) %>% 
  count(years,loc_id) %>% 
  ungroup() %>%
  left_join(locations %>% select(loc_id,name) %>% collect())

polygons %>% 
  left_join(d %>% complete(name,years)) %>%
  tm_shape() +
  tm_polygons(col='n', id='name', style='fisher', palette='plasma') +
  tm_layout(main.title="Geographical overviews by time",legend.outside.size=0.1) +
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time#000000plainleftbottomrightbottomleftbottomEsri.WorldGrayCanvasOpenStreetMapEsri.WorldTopoMaptoprightlefttopgrey85grey40grey60blackblackblackgrey75grey951564-18771877-18881888-18901890-18951895-19081908-19131913-19241924-19321932-19361936-19431943-1982MissingbyncolMissingbyncoldummy.kmyearsonekmyearskmtm_tiles#FFFFFF00blankEsri.WorldGrayCanvasOpenStreetMapEsri.WorldTopoMapbase1564-18771877-18881888-18901890-18951895-19081908-19131913-19241924-19321932-19361936-19431943-1982Missingnname1564-18771877-18881888-18901890-18951895-19081908-19131913-19241924-19321932-19361936-19431943-1982Missingtm_fill#666666solid#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#0D0887#7E03A8#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#7E03A8#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#CC4678#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#7E03A8#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#0D0887#7E03A8#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#CC4678#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#7E03A8#BFBFBF#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#7E03A8#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#7E03A8#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#7E03A8#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#7E03A8#7E03A8#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#CC4678#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#7E03A8#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#CC4678#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#F89441#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#7E03A8#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#7E03A8#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#0D0887#0D0887#0D0887#BFBFBF#BFBFBF#7E03A81 to 5656 to 170170 to 373373 to 820820 to 1,936Missing#0D0887#7E03A8#CC4678#F89441#F0F921#BFBFBF#666666nnnametoLessthanormoremetricpng#FFFFFFYlOrBrRdYlGnSet3black#000000plain#000000#FFFFFFrightverticalleftbottom#000000plain#000000plaintoLessthanormorelefttop#000000plain1564-18771877-18881888-18901890-18951895-19081908-19131913-19241924-19321932-19361936-19431943-1982Missing#000000plain#CCCCCCGeographical overviews by time#000000plainleftbottomrightbottomleftbottomEsri.WorldGrayCanvasOpenStreetMapEsri.WorldTopoMaptoprightlefttopgrey85grey40grey60blackblackblackgrey75grey951564-18771877-18881888-18901890-18951895-19081908-19131913-19241924-19321932-19361936-19431943-1982MissingbyncolMissingbyncoldummy.kmyearsonekmyearskm

Poem length statistics

By collection

poem_stats %>%
  filter(nverses<=75) %>%
  inner_join(poems) %>%
  count(collection,nverses) %>%
  ungroup() %>%
  ggplot(aes(x=nverses,y=n)) +
  geom_col(width=1) +
  facet_wrap(~collection,scales="free_y") +
  theme_hsci_discrete(base_family="Arial") +
  scale_y_continuous(labels=scales::comma_format()) +
  xlab("Number of verse lines") +
  ylab("Poems") +
  labs(title="Number of verse lines")

poem_stats %>%
  inner_join(poems) %>%
  count(collection,nverses) %>%
  ungroup() %>%
  group_by(collection) %>%
  mutate(prop=n/sum(n)) %>%
  ungroup() %>%
  filter(nverses<=75) %>%
  ggplot(aes(x=nverses,y=collection,fill=collection,height=prop)) +
  geom_density_ridges(stat='identity') +
  theme_hsci_discrete(base_family="Arial") +
#  scale_y_continuous(labels=scales::percent_format()) +
  xlab("Number of verse lines") +
  ylab("Poems") +
  labs(title="Number of verse lines")

Warning: Missing values are always removed in SQL aggregation functions.
Use `na.rm = TRUE` to silence this warning
This warning is displayed once every 8 hours.

Poems with more than 75 verse lines

poem_stats %>%
  inner_join(poems) %>%
  count(collection,nverses) %>%
  mutate(nl=if_else(nverses>75,n,0L)) %>%
  group_by(collection) %>%
  summarise(lines=sum(nl),proportion=sum(nl)/sum(n),.groups="drop") %>%
  arrange(desc(lines)) %>%
  gt() %>%
  tab_header(title="Poems with more than 75 verse lines") %>%
  fmt_integer(lines) %>%
  fmt_percent(proportion)

Poems with more than 75 verse lines
collection	lines	proportion
skvr	2,370	2.66%
erab	1,899	1.90%
jr	1,288	1.51%
literary	114	15.24%

By county

poem_stats %>% 
  left_join(p_loc) %>% 
  left_join(locations) %>% 
  left_join(locations,by=c("par_id"="loc_id")) %>% 
  mutate(name=if_else(type.x=="county",name.x,name.y)) %>%
  count(name,nverses) %>%
  ungroup() %>%
  group_by(name) %>%
  mutate(prop=n/sum(n)) %>%
  ungroup() %>%
  filter(nverses<=40,name!="Ahvenanmaa") %>%
  collect() %>%
  mutate(name=fct_reorder(name,prop,.fun=max)) %>%
  ggplot(aes(x=nverses,y=name,height=prop)) +
  geom_density_ridges(stat='identity') +
  theme_hsci_continuous(base_family="Arial") +
#  scale_y_continuous(labels=scales::percent_format()) +
  xlab("Number of verse lines") +
  ylab("Poems") +
  guides(fill="none") +
  labs(title="Number of verse lines by county")

Poem verse statistics

By collection

Line types

d <- verses %>% 
  left_join(verse_poem) %>% 
  left_join(poems) %>% 
  count(collection,type) %>% 
  ungroup() %>%
  arrange(collection,desc(n)) %>%
  collect()

d %>% 
  group_by(collection) %>%
  mutate(proportion=n/sum(n)) %>%
  gt() %>%
  fmt_integer(n) %>%
  fmt_percent(proportion)

type	n	proportion
skvr
V	1,340,987	94.63%
L	44,303	3.13%
CPT	27,869	1.97%
K	3,931	0.28%
erab
V	1,861,583	93.39%
PAG	53,040	2.66%
CPT	19,844	1.00%
L	18,465	0.93%
TYH	18,357	0.92%
REF	17,869	0.90%
LRY	3,868	0.19%
RRE	307	0.02%
MRK	52	0.00%
U	38	0.00%
LLI	2	0.00%
TYP	1	0.00%
jr
V	812,343	90.94%
L	49,411	5.53%
CPT	28,030	3.14%
K	3,502	0.39%
literary
V	82,460	97.54%
L	1,220	1.44%
CPT	777	0.92%
K	87	0.10%

Verse line lengths

d_nr_characters <- verses_cl %>%
  mutate(nr_characters=str_length(text)) %>%
  left_join(verse_poem) %>% 
  left_join(poems) %>% 
  count(collection,nr_characters) %>% 
  ungroup() %>%
  arrange(collection,desc(n)) %>%
  collect()

d_nr_words <- word_occ %>%
  group_by(v_id) %>%
  summarise(nr_words=max(pos),.groups="drop") %>%
  left_join(verse_poem) %>%
  left_join(poems) %>% 
  count(collection,nr_words) %>% 
  ungroup() %>%
  arrange(collection,desc(n)) %>%
  collect()

Verse line lengths in characters

d_nr_characters %>% 
  filter(nr_characters<=60) %>%
  ggplot(aes(x=nr_characters,y=n)) +
  geom_col(width=1) +
  facet_wrap(~collection,scales="free_y") +
  theme_hsci_discrete(base_family="Arial") +
  scale_y_continuous(labels=scales::comma_format()) +
  xlab("Number of characters") +
  ylab("Verses") +
  labs(title="Number of characters in verse lines")

d_nr_characters %>% 
  group_by(collection) %>%
  mutate(prop=n/sum(n)) %>%
  ungroup() %>%
  filter(nr_characters<=60) %>%
  ggplot(aes(x=nr_characters,y=collection,fill=collection,height=prop)) +
  geom_density_ridges(stat='identity') +
  theme_hsci_discrete(base_family="Arial") +
#  scale_y_continuous(labels=scales::percent_format()) +
  xlab("Number of characters") +
  ylab("Verses") +
  labs(title="Number of characters in verse lines")

Verse lines with more than 60 characters

d_nr_characters %>% 
  mutate(nl=if_else(nr_characters>60,n,0L)) %>%
  group_by(collection) %>%
  summarise(lines=sum(nl),proportion=sum(nl)/sum(n),.groups="drop") %>%
  arrange(desc(lines)) %>%
  gt() %>%
  tab_header(title="Verse lines with more than 60 characters") %>%
  fmt_integer(lines) %>%
  fmt_percent(proportion)

Verse lines with more than 60 characters
collection	lines	proportion
jr	1,911	0.24%
erab	291	0.02%
skvr	202	0.02%
literary	1	0.00%

Verse line lengths in words

d_nr_words %>% 
  filter(nr_words<=10) %>%
  ggplot(aes(x=nr_words,y=n)) +
  geom_col(width=1) +
  facet_wrap(~collection,scales="free_y") +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0,10,by=2)) +
  scale_y_continuous(labels=scales::comma_format()) +
  theme_hsci_discrete(base_family="Arial") +
  xlab("Number of words") +
  ylab("Verses") +
  labs(title="Number of words in verse lines")

d_nr_words %>% 
  filter(nr_words<=10) %>%
  uncount(n) %>%
  ggplot(aes(x=nr_words,y=collection,fill=collection)) +
  stat_binline(binwidth=1) +
  theme_hsci_discrete(base_family="Arial") +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0,10,by=2)) +
  xlab("Number of words") +
  ylab("Verses") +
#  scale_y_continuous(labels=scales::percent_format()) +
  labs(title="Number of words in verse lines")

Verse lines with more than 10 words

d_nr_words %>% 
  mutate(nl=if_else(nr_words>10,n,0L)) %>%
  group_by(collection) %>%
  summarise(lines=sum(nl),proportion=sum(nl)/sum(n),.groups="drop") %>%
  arrange(desc(lines)) %>%
  gt() %>%
  tab_header(title="Verse lines with more than 10 words") %>%
  fmt_integer(lines) %>%
  fmt_percent(proportion)

Verse lines with more than 10 words
collection	lines	proportion
jr	839	0.11%
erab	257	0.01%
skvr	38	0.00%
literary	9	0.01%

verse_nr_words <- word_occ %>% 
  group_by(v_id) %>%
  summarise(nr_words=max(pos)) %>%
  compute_a(unique_indexes=list(c("v_id","nr_words")))

word_nr_characters <- words %>%
  mutate(nr_characters=str_length(text)) %>%
  select(w_id,nr_characters) %>%
  compute_a(unique_indexes=list(c("w_id","nr_characters")))

d <- word_occ %>%
  left_join(word_nr_characters) %>%
  left_join(verse_nr_words) %>%
  left_join(verse_poem %>% select(-pos),by=c("v_id")) %>% 
  left_join(poems) %>% 
  count(collection,nr_words,pos,nr_characters) %>%
  collect()

By county

Verse line lengths

d_nr_characters <- verses_cl %>%
  mutate(nr_characters=str_length(text)) %>%
  left_join(verse_poem) %>% 
  left_join(p_loc) %>% 
  left_join(locations) %>% 
  left_join(locations,by=c("par_id"="loc_id")) %>% 
  mutate(name=if_else(type.x=="county",name.x,name.y)) %>%
  count(name,nr_characters) %>% 
  ungroup() %>%
  arrange(name,desc(n)) %>%
  collect()

d_nr_words <- word_occ %>%
  group_by(v_id) %>%
  summarise(nr_words=max(pos),.groups="drop") %>%
  left_join(verse_poem) %>%
  left_join(p_loc) %>% 
  left_join(locations) %>% 
  left_join(locations,by=c("par_id"="loc_id")) %>% 
  mutate(name=if_else(type.x=="county",name.x,name.y)) %>%
  count(name,nr_words) %>% 
  ungroup() %>%
  arrange(name,desc(n)) %>%
  collect()

Verse line lengths in characters

d_nr_characters %>% 
  group_by(name) %>%
  mutate(prop=n/sum(n)) %>%
  ungroup() %>%
  filter(nr_characters<=40,name!="Ahvenanmaa") %>%
  mutate(name=fct_reorder(name,prop,.fun=max)) %>%
  ggplot(aes(x=nr_characters,y=name,height=prop)) +
  geom_density_ridges(stat='identity') +
  theme_hsci_discrete(base_family="Arial") +
#  scale_y_continuous(labels=scales::percent_format()) +
  xlab("Number of characters") +
  ylab("Verses") +
  labs(title="Number of characters in verse lines")

Verse line lengths in words

d_nr_words %>% 
  filter(nr_words<8,name!="Ahvenanmaa") %>%
  mutate(name=fct_reorder(name,n,.fun=max)) %>%
  uncount(n) %>%
  ggplot(aes(x=nr_words,y=name)) +
  stat_binline(binwidth=1,scale=0.9) +
  theme_hsci_discrete(base_family="Arial") +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0,10,by=2)) +
  xlab("Number of words") +
  ylab("Verses") +
#  scale_y_continuous(labels=scales::percent_format()) +
  labs(title="Number of words in verse lines")

Number of characters in words by their position

verse_nr_words <- word_occ %>% 
  group_by(v_id) %>%
  summarise(nr_words=max(pos)) %>%
  compute_a(unique_indexes=list(c("v_id","nr_words")))

word_nr_characters <- words %>%
  mutate(nr_characters=str_length(text)) %>%
  select(w_id,nr_characters) %>%
  compute_a(unique_indexes=list(c("w_id","nr_characters")))

d <- word_occ %>%
  left_join(word_nr_characters) %>%
  left_join(verse_nr_words) %>%
  left_join(verse_poem %>% select(-pos),by=c("v_id")) %>% 
  left_join(poems) %>% 
  count(collection,nr_words,pos,nr_characters) %>%
  collect()

d %>%
  group_by(collection,nr_words,pos) %>%
  mutate(prop=n/sum(n)) %>%
  ungroup() %>%
  filter(nr_words>=2L,nr_words<=5L) %>%
  mutate(nr_words=as_factor(nr_words),pos=as_factor(pos)) %>%
  uncount(n) %>%
  ggplot(aes(x=nr_characters,y=nr_words,fill=pos)) +
  stat_binline(binwidth=1) +
  facet_grid(collection~pos,labeller = labeller(pos=label_both)) + 
  xlab("Number of characters in word") +
  ylab("Number of words in verse") +
  labs(
    title="Number of characters in words by their position",
    subtitle="According to length of verse and collection"
    ) +
  guides(fill="none") +
  theme_hsci_discrete(base_family="Arial")

d %>%
  group_by(collection,nr_words,pos) %>%
  mutate(prop=n/sum(n)) %>%
  ungroup() %>%
  filter(nr_words>=2L,nr_words<=5L) %>%
  mutate(nr_words=as_factor(nr_words),pos=as_factor(pos)) %>%
  uncount(n) %>%
  ggplot(aes(x=nr_characters,y=pos,fill=nr_words)) +
  stat_binline(binwidth=1) +
  facet_grid(collection~nr_words,labeller = labeller(nr_words=label_both)) + 
  xlab("Number of characters in word") +
  ylab("Position") +
  labs(
    title="Number of characters in words by their position",
    subtitle="According to length of verse and collection"
    ) +
  guides(fill="none") +
  theme_hsci_discrete(base_family="Arial")